大佬们 请教一个Flink CDC问题，在使用flinksql的时候，主流数据需要join 好多维？

在使用 Flink SQL 时，主流数据需要 JOIN 多个维度表，频繁查询会导致维度表数据库的 QPS 压力显著增加。为了解决这一问题，可以采用以下优化策略和方法：

1. 使用缓存机制减少对维度表的直接查询

Flink 提供了多种缓存机制来减少对维度表的频繁查询，从而降低数据库的压力。

1.1 LRU 缓存策略

• 适用场景：当主流数据在 Join Key 上具有时间局部性（即某些 Key 在短时间内被频繁访问）时，可以使用 LRU 缓存策略。
• 效果：通过缓存热点数据，减少对维度表的直接查询次数，提升整体吞吐量。
• 配置方式：

  SELECT /*+ LOOKUP('cache'='LRU') */ ...
  

• 注意事项：需要合理设置缓存大小，避免内存占用过高。

1.2 ALL 缓存策略

• 适用场景：当维度表的数据量较小且可以完全加载到内存中时，可以使用 ALL 缓存策略。
• 效果：将整个维度表加载到内存中，完全避免对数据库的查询。
• 配置方式：

  SELECT /*+ LOOKUP('cache'='ALL') */ ...
  

• 注意事项：适用于小规模维度表，否则可能导致内存压力过大。

2. 数据倾斜优化

如果主流数据在 Join Key 上存在倾斜（即某些 Key 的访问频率远高于其他 Key），可能会导致性能瓶颈。可以通过以下方法解决：

2.1 REPLICATED_SHUFFLE_HASH 策略

• 适用场景：当主流数据在 Join Key 上存在倾斜时，可以使用 REPLICATED_SHUFFLE_HASH 策略。
• 效果：将主流数据中具有相同 Key 的记录随机打散到多个并发节点上，避免单个节点处理过多数据。
• 配置方式：

  SELECT /*+ REPLICATED_SHUFFLE_HASH(D1, D2) */ ...
  

• 注意事项：需要配置 table.exec.skew-join.replicate-num 参数，指定分桶数量，默认值为 16，取值不能大于维表联接节点的并发数。

3. 维度表广播

对于小规模的维度表，可以将其广播到所有 TaskManager 节点，从而避免频繁的网络请求。

• 实现方式：
  • 使用 BROADCAST 提示将维度表广播到所有节点。
  • 示例：

  SELECT /*+ BROADCAST(D1) */ ...
  

• 优点：完全避免对维度表的远程查询，显著降低数据库压力。
• 缺点：仅适用于小规模维度表，大规模表可能导致内存占用过高。

4. 异步 I/O 查询

Flink 支持异步 I/O 查询，可以在不阻塞主线程的情况下并行查询维度表，从而提高吞吐量。

• 实现方式：
  • 配置异步 I/O 参数，启用异步查询。
  • 示例：

  SELECT /*+ LOOKUP('async'='true') */ ...
  

• 优点：通过异步操作减少查询延迟，提升整体性能。
• 注意事项：需要确保数据库能够承受更高的并发查询压力。

5. 数据预加载与 Kafka 解耦

如果维度表的数据更新频率较低，可以考虑将维度表数据同步到 Kafka 或其他消息队列中，再通过消费 Kafka 数据进行 JOIN 操作。

• 实现步骤：
  1. 将维度表数据定期同步到 Kafka。
  2. 在 Flink 中消费 Kafka 数据作为维度表。
• 优点：完全解耦维度表查询与数据库，显著降低数据库压力。
• 注意事项：需要维护 Kafka 数据的实时性和一致性。

6. 调整 Join 顺序

如果主流数据需要 JOIN 多个维度表，可以通过调整 Join 顺序来优化性能。

• 优化原则：
  • 先 JOIN 数据量较小的维度表，再 JOIN 数据量较大的维度表。
  • 减少中间状态的冗余存储，提升性能。
• 示例：

  SELECT /*+ SHUFFLE_HASH(D1, D2) */ ...
  FROM src AS T
  LEFT JOIN dim1 FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME() AS D1 ON T.a = D1.a
  LEFT JOIN dim2 FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME() AS D2 ON T.b = D2.b
  

• 注意事项：需要根据实际数据分布情况调整 Join 顺序。

7. 开启 Distinct Agg Split 优化

如果主流数据中存在大量重复数据，可以通过开启 Distinct Agg Split 优化来减少状态放大效应。

• 配置方式：
  • 在作业运行参数中添加以下配置：

  table.optimizer.distinct-agg.split.enabled: true
  

• 效果：将一层聚合拆分为两层聚合，减少状态存储的冗余。
• 判断是否生效：观察最终生成的拓扑图，是否由原来的一层聚合变为两层聚合。

8. 其他建议

• 限制维度表的查询范围：通过过滤条件减少不必要的查询。
• 升级 Flink 版本：新版本通常包含更多的优化特性，例如更高效的缓存机制和 Join 策略。
• 监控与调优：定期监控数据库的 QPS 和 Flink 作业的反压情况，及时调整优化策略。

通过以上方法，可以有效降低维度表数据库的 QPS 压力，同时提升 Flink SQL 作业的整体性能。根据实际业务场景选择合适的优化策略，并结合监控数据进行动态调整。